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Resh Riddle - 识别圣经希伯来语Rhotic
鉴于Rhotics的跨语言多样性，在诸如拉丁语和古希腊语之类的死者，未记录的语言中识别Rhotic的语音实现可能是具有挑战性的。 圣经希伯来语作品也是如此。 根据某些帐户（例如 Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。 仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。 这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。鉴于Rhotics的跨语言多样性，在诸如拉丁语和古希腊语之类的死者，未记录的语言中识别Rhotic的语音实现可能是具有挑战性的。圣经希伯来语作品也是如此。根据某些帐户（例如Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。 仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。 这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。
耶路撒冷希伯来大学的电气工程
信息技术革命随着90年代中期的互联网兴起而发生的，该革命催生了许多新行业，如今已被称为High-Tech。我们现在正处于深技术革命的曙光中，需要解决更具挑战性的身体问题的解决方案，例如量子计算以及能源生产和存储。Hebrew University is riding both revolution waves: first by creating and later expanding its School of Computer Science and Engineering, which became a hub of excellence and innovation, with its researchers generating new technologies such as driver assistance systems (Mobileye), rapid video analytics (Briefcam), and video/image editing mobile apps and software (Lightricks), while its graduates fill vital roles in Israel's ‘startup nation' economy.
对帕金森氏病和小脑共济失调中认知的远程评估：英语和希伯来语的MOCA测试
对全球基础研究和翻译研究的可访问神经心理学测试迫切需要。传统的面对面神经心理学研究本质上是很难进行的，因为测试需要招募和参与神经系统疾病的人。因此，研究通常是基于小样本量，高度耗时，并且缺乏多样性。为了应对这些挑战，在过去的十年中，远程测试平台的利用证明了有关在线收集患者数据的可行性和效率的有希望的结果。在此，我们测试了蒙特利尔认知评估（MOCA）测试的远程施用的有效性和概括性。我们通过三个不同人群的英语和希伯来语说话：帕金森氏病，小脑共济失调和通过视频会议进行健康控制。首先，我们发现在线MOCA分数与传统的面对面研究没有差异，证明了收敛性。第二，我们两个在线患者组的MOCA得分都低于对照组，证明了构造有效性。第三，我们没有发现远程MOCA的两个语言版本之间的差异，从而支持其对不同语言的普遍性以及收集双层数据的效率（美国和以色列）。鉴于这些结果，未来的研究可以利用远程MOCA，并潜在的其他远程神经心理学测试在多个不同的患者人群，语言版本和国家中更有效地收集数据。